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Enregistrement W4400644652 · doi:10.1016/j.cep.2024.109899

Syngas production via microwave-assisted Dry Reforming of Methane over NiFe/MgAl2O4 alloy catalyst

2024· article· en· W4400644652 sur OpenAlexafffund
Joshua O. Olowoyo, Seyyedmajid Sharifvaghefi, Ying Zheng

Notice bibliographique

RevueChemical Engineering and Processing - Process Intensification · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueCatalysts for Methane Reforming
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSyngasCarbon dioxide reformingMethaneCatalysisAlloyMethane reformerMaterials scienceSyngas to gasoline plusMicrowaveSteam reformingChemical engineeringMetallurgyWaste managementChemistryHydrogen productionOrganic chemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• DRM reactions performed under microwave irradiation (MW) using NiFe-MgAl catalysts. • MW power, Ni-Fe quantities and their temperature-response behavior were studied. • Fe species played a pivotal role in conferring microwave receptivity to the catalysts. • NiFe-MgAl catalysts excelled in MW-driven CH 4 -CO 2 reforming for syngas production. Dry reforming of methane (DRM) represents a promising avenue for generating syngas while simultaneously reducing CO 2 emissions. However, its industrial application has been constrained by the necessity for elevated temperatures to prevent coke. Microwave (MW)-assisted DRM emerges as a compelling solution to facilitate high-temperature reactions, capitalizing on surplus renewable electrons to heat the catalyst bed swiftly and selectively, thereby circumventing the inefficient heating of the entire reactor. In this study, DRM is conducted under MW irradiation using NiFe/MgAl 2 O 4 alloy catalysts. The impacts of MW power and catalysts' temperature-response behavior are investigated as well as the active components (Ni and Fe), and space velocity on the DRM reaction are explored. We determined the optimal quantities of Fe and Ni necessary to achieve the desired balance between MW heating and driving the DRM reaction. Under specific conditions—Ni content at 25 wt%, Fe content at 40 wt%, MW power of 286 W g −1 , a temperature of 700 °C, flow rate of 450 mL min −1 and a space velocity of 12857 mL·g −1 ·hr −1 —conversion rates of 85 % for CH 4 and 62 % for CO 2 are achieved. NiFe/MgAl 2 O 4 catalysts demonstrated high potential to be used in the MW-driven DRM as compared to conventional electric heating methods.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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